【论文阅读笔记】HaDes幻觉检测benchmark
0 论文信息
- 题目：A Token-level Reference-free Hallucination Detection Benchmark for
Free-form Text Generation - 作者：Tianyu Liu, Yizhe Zhang, Chris Brockett, Yi Mao, Zhifang Sui, Weizhu Chen, Bill Dolan
- 会议：ACL，2022
- 链接：https://arxiv.org/abs/2104.08704
1 背景
LLM幻觉检测现有方法缺点：
- 依赖句子或文档级参考文本（oracle reference），文本生成任务不容易有 reference 来判断是否为幻觉；
- 检测粒度较粗，无法实时判断 token 是否出现幻觉。
2 论文贡献
2.1 数据集构建
提出 令牌级（token-level）、无参考（reference-free） 的幻觉检测任务，无需依赖外部参考文本，直接检测文本中单个令牌的幻觉风险。同时，构建了上述任务的数据集 HaDes。构建流程如下：
- raw data：英文Wiki百科文本片段
- 扰动文本：对原始文本进行内容篡改以引入幻觉。使用BERT进行干扰，保证文本的流畅性并且在词汇上多样化。主要有三个阶段：MASK、REPLACE、RANK。
- MASK：使用[MASK] token从第三句话开始随机预定义的比率p随机mask掉单词（默认mask掉一个，除非spacy实体识别为更长的长度，即实体为最小的mask单元），不mask停用词或标点符号
- REPLACE：利用BERT-base来预测mask掉的部分，为了更好的流畅性，是从左到右预测mask文本的，实验中保持了干扰前后token数量相同，并且直接强制不生成原始token。比较了贪婪、topp、topk几种解码策略，每种方法采样30个文本，最后选择了topk（k=10），因为多样性（生成不同token的数量）和流畅性的权衡最好。
- RANK：对每个raw text生成20个候选扰动文本，使用GPT-2根据困惑度排序，保留困惑度最低的文本，保证流畅性和句法正确性。
- 数据标注：通过人工标注验证扰动后的文本是否存在幻觉。为了降低标注成本同时解决数据中的标签不平衡问题，采用 *迭代模型闭环（iterative model-in-loop） 策略。以 BERT 为基础模型，利用前一轮标注数据迭代训练幻觉检测模型，舍弃模型预测概率极高或极低的样本（阈值随轮次调整），保留高不确定性样本，同时使用 RoBERTa 模型计算扰动文本与原始文本的余弦相似度，过滤相似度 > 0.9 的改述样本。与此同时，通过子采样降低标注中的 H 类标签。
- 数据分析：得到幻觉分布规律 （如常见于名词）
2.2 baseline model
Featrue-based：平均单词概率、平均熵（这两个用BERT-based算）、TF-IDF、PPMI、POS（比如动词、形容词的区别）、NER（是否是命名实体）。然后使用逻辑回归LR和支持向量机SVM来学习。
Transformer-based：BERT、GPT-2（只能用于在线设置）、XLNet和RoBERTa。从最后一层的hidden-state中最大池化，然后映射到0-1标签熵，训练时就用交叉熵。
最优参数：使用最大池化而非平均池化、使用2层隐藏维数为h / 2的MLP，将模型参数冻结，只微调分类器。
评价指标：accuracy, precision, recall, F1（p, r, F1分H和N计算）, AUC, G-Mean, BSS
上下文长度对模型性能的影响如下：
离线模式指可以双向阅读上下文，在线模式指只能阅读上文的历史记录。